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【ARXIV2205】EdgeViTs: Competing Light-weight CNNs on Mobile Devices with Vision Transformers
【ARXIV2205】EdgeViTs: Competing Light-weight CNNs on Mobile Devices with Vision Transformers 91/100 发布文章 gaopursuit 未选择文件 【ARXIV2205】EdgeViTs: Competing Light-weight CNNs on Mobile Devices with Vision Transformers 论文：https://arxiv.org/abs/2205.attention注意力机制【对应图的代码讲解】
文章目录 题目注意力机制三步式+分步代码讲解运行结果 题目 ''' Description: attention注意力机制 Autor: 365JHWZGo Date: 2021-12-14 17:06:11 LastEditors: 365JHWZGo LastEditTime: 2021-12-14 22:23:54 ''' 注意力机制三步式+分步代码讲解 导入库 import torchBERT系列-BERT模型的核心架构
0.BERT模型的核心架构 通过上一篇的阅读，大家对BERT应该有了基本的认识。在运行最后一段代码时应该已经发现，我们采用了PaddleNLP来实现BERT的功能，所以我们这节课的代码依然以此为基础。 从理论的角度看，想要了解BERT的模型结构，需要补充Transformer（以自注意力为主）结构的相关知识《RETHINKING POSITIONAL ENCODING IN LANGUAGE PRE-TRAINING》TUPE论文复现
论文《TUPE》复现 原有的注意力计算公式拆分为四部分后发现，中间两部分（word-to-position, position-to-word）对于识别并没有什么明显的作用，并且第一部分（word-to-word）和第四部分论文提出将位置信息与词嵌入信息分离开选择各自的权重矩阵来更新参数，提出的原因是由于将原有的注意力计transformer代码笔记----decoder.py
import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from config import IGNORE_ID from .attention import MultiHeadAttention from .module import PositionalEncoding, PositionwiseFeedForward from .utils import get_attn_key_pad_mask, get_attn_pSaccadeNet：使用角点特征进行two-stage预测框精调 | CVPR 2020
SaccadeNet基于中心点特征进行初步的目标定位，然后利用初步预测框的角点特征以及中心点特征进行预测框的精调，整体思想类似于two-stage目标检测算法，将第二阶段的预测框精调用的区域特征转化为点特征。SaccadeNet在精度和速度上都可圈可点，整体思想十分不错 来源：晓飞的算法工程笔SaccadeNet：使用角点特征进行two-stage预测框精调 | CVPR 2020
SaccadeNet基于中心点特征进行初步的目标定位，然后利用初步预测框的角点特征以及中心点特征进行预测框的精调，整体思想类似于two-stage目标检测算法，将第二阶段的预测框精调用的区域特征转化为点特征。SaccadeNet在精度和速度上都可圈可点，整体思想十分不错 来源：晓飞的算法工CS224n自然语言处理（四）——单词表示及预训练，transformer和BERT
文章目录 一、ELMO1.TagLM – “Pre-ELMo”2.ELMo: Embeddings from Language Models 二、ULMfit三、Transformer1.编码器（1）词向量+位置编码（2）多头注意力层（3）前馈神经网络层 2.解码器 四、BERT1.BERT的输入2.预训练任务1：Masked LM3.预训练任务2：Next Sentence Prediction 之AFM模型 pytorch示例代码
1.AFM模型pytorch实现。 $\hat{y}_{AFM}=w_{0} + \sum_{i=1}^{n}w_{i}x_{i}+p^{T}\sum_{i=1}^{n-1}\sum_{j=i+1}^{n}a_{ij}(v_{i}v_{j})x_{i}x_{j}$ $a_{ij}^{'}=h^{T}Relu(W(v_{i}v_{j})x_{i}x_{j}+b)$ $a_{ij}=\frac{exp(a_{ij}^{'})}{\sum_{i,j}exp(a_{ij}^{&#Transformer_XL原理和code
前言 目前在NLP领域中，处理语言建模问题有两种最先进的架构：RNN和Transformer。RNN按照序列顺序逐个学习输入的单词或字符之间的关系，而Transformer则接收一整段序列，然后使用self-attention机制来学习它们之间的依赖关系。这两种架构目前来看都取得了令人瞩目的成就，但它们都局限在